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对衰落信道的准确建模对于自适应无线通信、认知无线电等应用中的信道预测具有重要意义。针对噪声功率存在时变特性的无线通信应用环境,提出了一种新的瑞利衰落信道的有限状态Markov模型。通过将接收信号的衰落电平进行离散化处理,建立了衰落电平区间与Markov模型状态之间的一一对应关系,推导了门限电平与状态转移概率和状态分布概率之间的理论关系式,并在此基础上提出了一种易于实现的基于等概率的信道模型。理论分析与仿真结果表明:在噪声功率时变的条件下,已有的基于信噪比的模型失效,而该模型能准确反映信道的衰落特性,最大相对误差小于7%。 相似文献
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空天地融合网络(Satellite-Aerial-Terrestrial Integrated Network,SATIN)可以满足未来网络对全时全域全空通信和网络互联互通的需求。为了降低用户端传输时延并满足高频谱利用效率的要求,研究了基于深度学习的混合自动重复请求(Hybrid Automatic Repeat reQuest,HARQ)辅助的SATIN的时延受限容量(Delay-Limited Throughput,DLT)。为了提升性能预测效率和实时性,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的性能预测方法,采用了一种去除池化层的改进CNN模型。预测结果表明,所提出的CNN预测结果较优,较Elman、BP等传统机器学习方法有更好的预测性能,其误差在10浮动,且预测时间较其他方法大幅度减少。 相似文献
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战场电磁环境的快速、准确感知对于提高战术无线通信系统的时变电磁环境适应能力和抗干扰能力具有重要意义。本文分析了跳频通信信号、扫频干扰信号等战场常见的多种通信信号与干扰信号的动态稀疏特性,构建了动态稀疏信号检测的统一框架。在此基础上,提出了基于非重构压缩采样的动态稀疏信号快速检测技术的基本思路,并分析了该方法的检测性能界。分析结果表明:该方法不仅能够充分利用动态稀疏信号的稀疏特性,大大降低采样速率和后续分析与处理中的数据量,而且避免了复杂的信号重构,能够有效降低动态稀疏信号检测的处理时延,提高了战场电磁环境感知的实时性。 相似文献
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在宽带频谱感知、通信侦察等应用中信号稀疏度往往是动态变化的。首先证明了重构误差随压缩比的增加单调减小,在此基础上,提出了一种压缩比随频谱稀疏度自适应调整的压缩采样新算法。新算法由压缩采样与压缩比自适应调整两部分组成,其中,压缩采样部分用于恢复原信号,并估计恢复信号与原信号之间的误差;压缩比自适应部分根据误差与压缩比之间的近似线性函数关系,自适应调整下一时刻的压缩比。计算机仿真结果表明:新算法能够以近似“最优”的压缩比对稀疏度慢变的频谱进行有效感知,并跟踪频谱稀疏度的变化;与传统压缩采样方法相比,在保证频谱感知精度的前提下,新算法能够总体上进一步显著降低采样速率。 相似文献
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由于无线信道的开放性,当前无线通信系统愈发受到恶意干扰攻击. 为了提高无线通信干扰能力,提出了一种基于智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)的抗干扰通信方法. 针对IRS辅助的通信抗干扰系统,考虑在用户接收信干噪比约束和连续相移约束下,建立非线性、多变量耦合的功率最小化资源分配模型,以实现频谱和能量性能的双向提升. 利用交替优化和半正定松弛求解原变量耦合的非凸优化问题,以得到最优发射波束和IRS相移. 此外,针对模型求解复杂度高的问题,还提出了一种低复杂度算法以得到发射波束的低复杂度闭式解. 同时,进一步提出了一种实用且快速响应的经验算法,以应对时变高动态干扰. 仿真结果表明,与现有未引入IRS方案相比,所提算法在各种情况下收敛迅速,并且功率消耗和干扰容限都有约30 dB的性能提升. 相似文献
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在过去的一年里,在世界范围内,下一代网络(NGN)技术刮起了强劲的旋风。主要的电信运营商纷纷展开相应的技术试验。一场通信技术领域里的革命已经悄悄拉开了序幕。 相似文献
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跟踪干扰对跳频通信构成严重威胁。首先采用Stackelberg博弈模型对存在检测误差条件下的通信干扰与抗干扰进行建模,在该模型中,存在一个先行者和一个跟随者,其中,通信方作为先行者进行跳频通信,跟踪干扰方作为跟随者检测跳频通信信号并实施干扰。分别推导了通信方的最优跳速,以及干扰方最优检测时间与干扰时间的分配策略,证明了当信噪比小于一定门限时,干扰方的最优干扰策略是盲干扰,通信方的最优抗干扰策略是慢速跳频。最后,对理论分析结果进行了计算机仿真验证,并将所提算法与盲跳频和变速跳频进行了比较,结果表明,所提算法的抗跟踪干扰性能显著优于已有算法。 相似文献
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利用可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助无线发射机,可提高多用户无线网络的安全传输能力。在非理想信道状态信息(Channel State Information, CSI)下提出了鲁棒波束形成优化方法来提高系统对抗干扰和窃听攻击的能力。具体地,使用RIS辅助发射机,对RIS的相位波束形成和基站的传输功率进行联合优化,在分别满足有界CSI的最坏情况速率约束和统计CSI的速率中断概率约束来最小化系统的总传输功率。由于存在CSI误差,针对有界CSI和统计CSI误差约束,分别利用S-procedure来松弛保密速率约束和大偏差不等式(Large Deviation Inequality, LDI)来松弛保密速率中断概率约束。仿真结果表明,相比于无源反射法和传统波束形成方案,该方法可分别降低约88%和93%总传输功率,同时提高约15 dBm和12 dBm的干扰容限。 相似文献
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针对现有基于干扰认知的无线通信抗干扰方法难以有效应对未知干扰和智能干扰的问题,构建了一种基于多智能超表面的动态异构冗余信道抗干扰模型,为利用信道资源抵抗未知干扰提供基础。在此基础上,提出了一种基于多智能超表面优化与选择的信道空间内生抗干扰方法。所提方法由多智能超表面优化和多智能超表面选择两步组成,首先,对发射波束、智能超表面反射系数和接收波束等参数进行解耦,并在交替优化的框架下推导了各参数的最优闭式解;然后,采用贪婪算法选择最优智能超表面用于通信,以获得最佳抗干扰性能;最后,分析了所提方法的收敛性和计算复杂度。理论分析与仿真结果表明,所提方法能够有效抵抗不确定性干扰的影响。 相似文献